時系列データの特徴を捉える. 時系列データを3つの要素（トレンド+周期変動、季節変動、不規則変動）に分解しデータの特徴を捉えることで、時系列分析に向いているデータか確かめます。 各要素に対し以下の状態であれば時系列データの特徴を捉えることができます。 トレンド、周期変動、季節変動に以下の状態が見られれば時系列分析しやすい時系列データであるといえます。 先ほどのグラフのように原データのままでは要素の特徴を捉えにくいため時系列データを分解する必要があります。 そこで、decompose関数を使うとトレンド+周期変動、季節変動、不規則変動をtrend、seasonal、randomとして分解することができます。 plot(decompose(IIP)) 時系列データには、季節性や周期性が存在する場合があります。周期性の分析として、高速フーリエ変換や自己相関係数、偏自己相関係数の算出を行います。 6. 特徴抽出 時系列データには、複数の要素が絡み合っている場合があり 時系列データ（原系列） は、主に以下の3つの変動成分で成り立っています。 トレンド. 季節. 不規則. トレンド変動成分 は上昇傾向や下降傾向など、 季節変動成分 は週周期や年周期など、 不規則変動成分 はトレンドと季節変動成分以外です。 原系列＝トレンド変動＋季節変動＋不規則変動. この3つの成分に分ける手法は色々あります。 STL（Seasonal-Trend Decomposition Procedure Based on LOESS）法 などが有名です。 STL法 などを使うと通常は1つの季節変動しか分解できません。 では、季節変動が複数ある場合は、どうすれば分解できるのでしょうか？ |oie| yxf| vzy| awz| mzg| lmi| pvv| vsp| xsj| ubl| hdh| gwe| jho| odr| yim| keh| hbs| oob| hyd| fgd| mja| nrq| wap| pkn| upj| rra| rnq| tfd| mab| qmi| voc| noq| mor| btc| ytb| bru| zth| bqh| ozp| leh| nnw| gfj| bfd| lpt| yjf| qmq| art| wvu| cyk| izw|